加州房价与泰坦尼克号乘客生存分析数据集CaliforniaHousing-TitanicSurvivalAnalysisDataset-ksanjana2001
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 生存分析, 机器学习, 数据挖掘, 回归分析, 分类模型, 统计分析, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含两个独立的CSV文件，分别来自加州房价数据和泰坦尼克号乘客数据。主要特征如下：
时间跨度：两个数据集均未明确标注时间，可视为静态数据快照。
地理范围：加州房价数据集侧重于加州地区，泰坦尼克号数据集则涵盖了泰坦尼克号事故相关的乘客信息。
数据维度：
加州房价数据集包括经度、纬度、房屋年龄、总房间数、卧室数、人口数、家庭数、收入中位数、房价中位数以及海洋邻近度等。
泰坦尼克号数据集包括乘客ID、生存情况（0代表未生存，1代表生存）、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口等。
数据格式：CSV格式，分别为housing.csv和titanic.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：加州房价数据通常来源于加州普查数据，泰坦尼克号数据来源于公开的事故记录。数据已进行基本清洗和整理。
该数据集适合用于探索不同类型的数据分析任务，包括回归、分类和数据探索。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房价影响因素分析、乘客生存预测等学术研究，如利用加州房价数据进行回归分析，或利用泰坦尼克号数据进行生存预测模型构建。
行业应用：可为房地产行业提供数据参考，用于房价预测、市场分析等，或为保险行业提供风险评估模型。
决策支持：支持房地产投资决策，以及保险公司对风险的评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实训素材，帮助学生理解不同类型数据的分析方法。
此数据集特别适合用于对比不同数据集的分析方法，探索不同因素对结果的影响，并进行模型构建与优化，从而实现预测和决策支持的目标。
